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Record W4411555848 · doi:10.7202/1118417ar

La transformation numérique de l’appareil gouvernemental québécois : quels enjeux pour l’archiviste ?1

2025· article· fr· W4411555848 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueArchives · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicE-Government and Public Services
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le recours massif aux dispositifs technologiques a changé les modalités de conduite des activités gouvernementales. Avec la publication de la Stratégie de transformation numérique gouvernementale du Québec (2019-2023) ainsi que le Plan d’action favorisant un gouvernement ouvert (2021-2022 et 2022-2023), les institutions publiques québécoises tendent à mettre sur pied des portails du gouvernement en ligne, du gouvernement ouvert et de la libération des données gouvernementales ouvertes. Cela s’inscrit dans un souci de tirer parti du potentiel du numérique pour améliorer leur performance, leur transparence et les modalités de leur communication avec les citoyens. Or, si l’usage du numérique apporte des bénéfices pour les ministères et les organismes publics, il fait aussi naître un ensemble d’enjeux archivistiques, légaux et technologiques. En vue d’y remédier, l’archiviste est appelé à revoir les procédés par lesquels il gère l’information documentaire numérique. Il doit aussi nouer des relations de collaboration avec un ensemble de parties prenantes qui, elles aussi, sont impliquées dans la gestion de l’information gouvernementale.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.770
Threshold uncertainty score0.988

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it